★配置docker服务使用systemd去管理（以及信任本地镜像仓库） # vi /etc/docker/daemon.json { "data-root": "/docker_data", "registry-mirrors": [ "h�ps://cof-lee.com:5443" ], "insecure-registries": [ "cof-lee.com:5443" ], "exec-opts": "bridge": "none", "iptables": false, "experimental": true, "data-root": "/docker_data", "registry-mirrors": [ "h�ps://cof-lee.com:5443" ], "insecure-registries": [ "cof-lee.com:5443" ], "exec-opts": io/etcd:3.4.13-0 k8s.gcr.io/coredns:1.7.0 #可以先下载以上7个镜像，传到每台k8s服务器上，再docker load导入；或者使 用内部registry仓库（内部registry镜像仓库里要有以上7个镜像） ★直接使用命令行方式初始化集群 （以下是非HA模式的master初始化，如果要部署高可用集群，则参考第4章） kubeadm init --kubernetes-

test_pyautogui_cv2(): img = pyautogui.screenshot() open_cv_image = numpy.array(img) # Convert RGB to BGR,opencv read image as BGR,but Pillow is RGB # OpenCV读取的图片顺序是BGR，而Pillow是RGB，PyAutoGui用的 是Pillow，所以需要把RGB转换为BGR，不然OpenCV中的颜色会发蓝 open_cv_image = cv2.cvtColor(open_cv_image, cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imwrite('D:\\tmp\\test-pyautogui-cv2.png', open_cv_image) if __name__ == '__main__': test_pyautogui_cv2() test_pyautogui_cv2() ★PIL模块（pillow图像处理） PIL是指“Python Imaging Library”，PIL通过Image类来表示一个图像对 象，可以对该对象进行各种操作，如调整图像大小、裁剪、旋转、滤 镜、格式转换等。在将PIL图像对象保存为其他格式时，需要使用 save()方法，并将文件名参数设置为要保存的文件名及格式后缀。基本 上能将图片转换成任何一种常

net/docluv/putting-performance-best-practices-together-for-a-spa  "We have created the web in our own image, and it is obese"  Modern web hourglass, web tier is now thin, smarts moved to browser Metrics

DevSecOps LifecycleDevSecOps Pillars DevSecOps EcosystemDevSecOps Software Factory DevSecOps MVP Image from https://github.com/jondavid-black/DevOpsForDefense/raw/master/Meetup/2019/2019-10%20DO4D%20-